В этом примере показано, как сегментировать изображение в приложении Image Segmenter при помощи пороговой обработки. Поддержки приложений Image Segmenter три различных типов пороговой обработки: Глобальная переменная, Руководство, и Адаптивный.
Поддержки приложений Image Segmenter много различных методов сегментации и использования приложения могут быть итеративным процессом. Вы можете попробовать несколько различных методов, пока вы не достигаете результатов, которые вы хотите.
Откройте приложение Image Segmenter и загрузите изображение, которое будет сегментировано. Приложение может открыть любой файл, который может быть считан imread.
В данном примере сначала считайте изображение в рабочую область. Этот пример использует изображение MRI колена. Цель состоит в том, чтобы создать рисунок маски, который сегментирует кость от мягкой ткани в изображении.
I = dicomread('knee1');
knee = mat2gray(I);От панели инструментов MATLAB® откройте приложение Image Segmenter. На вкладке Apps, в разделе Image Processing и Computer Vision, нажимают Image Segmenter
.
На панели инструментов приложения нажмите Load, и затем выберите Load Image from Workspace. В диалоговом окне Import from Workspace выберите изображение, которое вы читаете в рабочую область. Отображения приложения Image Segmenter изображение вы выбрали.
Можно также открыть изображение в приложении Image Segmenter с помощью imageSegmenter команда, можно следующим образом:
imageSegmenter(knee);
После того, как вы загрузите изображение, можно опционально загрузить существующую бинарную маску. Например, вы можете ранее создать маску изображения RGB в приложении Color Thresholder, и вы хотите совершенствовать сегментацию. Чтобы загрузить существующую маску, нажмите Load Mask. Рисунок маски сегментации должен быть логическим изображением одного размера с изображением, которое вы сегментируете.
Нажмите Threshold в разделе Create Mask панели инструментов приложения Image Segmenter. Отображения приложения пороговое изображение во вкладке Threshold. По умолчанию приложение использует глобальную пороговую обработку.
Можно также выбрать Manual или Adaptive thresholding. Каждая опция пороговой обработки поддерживает средства управления, которые можно использовать, чтобы подстроить пороговую обработку. Например, с Ручной пороговой обработкой, можно выбрать пороговое значение с помощью ползунка. С Адаптивной пороговой обработкой можно выбрать чувствительность с помощью ползунка. Попробуйте каждую опцию, чтобы видеть, какой метод задания порога выполняет лучшую сегментацию.
Следующий рисунок показывает результаты использования Ручной пороговой обработки.
Изображение колена не имеет четко определенных различий в интенсивности пикселей между передним планом и фоном, и пороговая обработка не походит на лучший выбор сегментировать это изображение.
Чтобы сохранить сегментацию, нажмите Create Mask. Если вы хотите попробовать другой метод сегментации в приложении Image Segmenter, нажмите Cancel, чтобы возвратиться к основному окну приложения сегментации.